Banner

Bir Agent Yeter mi? Yapay Zekada Doğruluk Arayışı ve Büyük Yanılgı

Giriş

Yapay zekanın belge okuma, veri çıkarma ve karar desteği süreçlerinde daha sık kullanıldığı bir dönemdeyiz. Ancak agent yapılarının aldığı talimatları kural motoru gibi deterministik bir şekilde çalıştırmadığını unutmamak gerekir. Agent gerçeği bilmez; sadece ipuçları üzerinden bir tahmin oluşturur. Bu nedenle tek bir agentın her durumda doğruyu bulabileceğine dair beklenti gerçekçi değildir.

1. Tek Bir Agent Neden Yeterli Değildir

Belgelerin formatı, kalitesi ve içeriği her zaman aynı olmadığı için agent çıktısı değişebilir. Taramadaki bozukluklar, OCR hataları ve bağlam yanılmaları sonucun güvenilirliğini düşürür.

2. Doğruluk Beklemek Neden Yanlıştır

Agent deterministik değildir ve verilen talimatları yanlış yorumlama ihtimali vardır. Bu nedenle doğruyu bilmeden agent çıktısının doğru olduğunu varsaymak risklidir.

3. Birden Fazla Agent Doğruluğu Garanti Etmez

Çoklu agent yaklaşımı yanlış pozitifleri azaltır ancak doğruyu garanti etmez. Buna rağmen belirsizliği görünür hale getirir ve güvenilirlik değerlendirmesini kolaylaştırır.

4. Belirsizlik Ortaya Çıktığında Ne Yapılmalı

Doğruyu aramak yerine hangi sonucun daha güvenilir sinyaller verdiğine bakmak gerekir. Bu sinyaller belgedeki konum, format tutarlılığı ve bağlam uyumu olabilir.

Kısa Örnek

Bir raporda iki farklı yöntem iki farklı toplam tutarı çıkarmış olsun: 345.820,10 ve 343.820,10. Doğruyu bilmiyorsak güvenilir olana odaklanmak mantıklıdır.

Sonuç

Tek bir agent doğruyu bulamazken, birden fazla agent belirsizliği tespit eder. Bu yaklaşım doğruluktan çok güvenilirlik üzerine kuruludur.


  • Koc University Delivers a Better Faculty and Student Experience
  • Scrum Guide Expansion Pack (2025): Neler Değişti?
  • Bir Agent Yeter mi? Yapay Zekada Doğruluk, Belirsizlik ve Çoklu Agent İkilemi
  • Yapay Zekada İnsanın Rolü: Belirsizlik Yönetimi
  • OpenAI Maliyetlerini %80 Azaltmak: TOON’dan Önce Bilmeniz Gerekenler